multi-head attention 是什么
时间: 2023-06-15 08:05:40 浏览: 58
Multi-head attention 是一种注意力机制,它是用于神经网络中的序列建模任务,特别是在自然语言处理中使用广泛。它允许模型在每个时间步骤上同时关注输入序列的不同部分,并且可以通过并行计算来加速训练。
在 multi-head attention 中,输入序列被分成多个头,每个头都学习一组注意力权重,以捕获不同的语义信息。然后,这些头的输出被连接起来并通过一个线性变换进行处理,以生成最终的输出。
Multi-head attention 在 Transformer 模型中得到了广泛应用,它可以有效地处理长序列,并且在机器翻译、文本分类、生成式任务等多个领域中都取得了很好的表现。
相关问题
Multi-Head Self-Attention与Multi-Head Attention
Multi-Head Self-Attention和Multi-Head Attention都是Transformer模型中的核心模块。
Multi-Head Self-Attention是指在一个句子中每个单词使用自注意力机制(Self-Attention)来计算其上下文表示。这个过程会将每个单词的原始表示分别映射成多个子空间,并在每个子空间中计算注意力权重,最后将这些子空间的注意力权重加权求和,得到每个单词的上下文表示。这种方式可以捕获单词之间的复杂依赖关系,并且具有可解释性。
Multi-Head Attention是指在一个句子的两个不同部分之间使用注意力机制(Attention)来计算它们之间的关系。这个过程也会将每个单词的原始表示分别映射成多个子空间,并在每个子空间中计算注意力权重,最后将这些子空间的注意力权重加权求和,得到不同部分之间的关系表示。这种方式可以捕获不同部分之间的语义关系,例如句子中的主语和谓语之间的关系。
总的来说,Multi-Head Self-Attention和Multi-Head Attention都是使用多个子空间来计算注意力权重,但是Multi-Head Self-Attention是单向的,只考虑一个句子中的单词之间的关系,而Multi-Head Attention是双向的,可以考虑两个不同的部分之间的关系。
Multi-Head Self-Attention与Multi-Head Attention的中文
Multi-Head Self-Attention和Multi-Head Attention都是自注意力机制(self-attention)的变种,具体含义如下:
- Multi-Head Self-Attention(多头自注意力):是指将输入的序列分别经过多个不同的线性变换,得到多组不同的注意力分布,然后将这些注意力分布加权求和,得到最终的自注意力表示。这种方法常用于Transformer模型中,可以增强模型的表达能力。
- Multi-Head Attention(多头注意力):是指将输入的两个序列(通常是查询序列和键值序列)分别经过多个不同的线性变换,得到多组不同的注意力分布,然后将这些注意力分布加权求和,得到最终的注意力表示。这种方法常用于序列到序列模型中,可以实现对不同位置信息的集成和关联。
需要注意的是,Multi-Head Self-Attention和Multi-Head Attention的主要区别在于输入序列的不同,前者是一个序列,后者是两个序列。